Zrozumienie prawdziwych motywacji konsumentów stanowi jedno z największych wyzwań współczesnego rynku. Tradycyjne ankiety i wywiady często nie dają pełnego obrazu, ponieważ ludzie nie potrafią lub nie chcą precyzyjnie opisywać swoich odczuć. Właśnie dlatego dynamicznie rozwija się badanie emocji w neuromarketingu, które wykorzystuje zaawansowane narzędzia do rejestracji sygnałów fizjologicznych. Aby przełamać dotychczasowe ograniczenia analityczne, włoscy naukowcy z uniwersytetu IULM stworzyli nowatorski projekt I DARE. Jest to zaawansowany zbiór danych, który otwiera zupełnie nowe możliwości w ocenie reakcji konsumentów na przekazy wizualne.

Czym dokładnie jest zbiór I DARE?

I DARE (IULM Dataset of Affective Responses) to otwarta, wielomodalna baza danych fizjologicznych. Powstała ona do automatycznego rozpoznawania emocji (Affect Detection) przy użyciu sztucznej inteligencji. Zbiór opiera się na badaniu grupy 63 uczestników. Prezentowano im 32 wyselekcjonowane obrazy statyczne.

Unikalność projektu I DARE polega na jednoczesnej rejestracji aż pięciu sygnałów biologicznych:

  • EEG, SC, PPG, EMG oraz eye trackingu.

Daje to łącznie 10 080 punktów pomiarowych. Są one idealne do trenowania i walidacji algorytmów uczenia maszynowego.

Ograniczenia dotychczasowych baz danych

Dotychczasowe badania nad reakcjami afektywnymi borykały się z kilkoma istotnymi problemami metodologicznymi. Większość istniejących zbiorów danych opierała się niemal wyłącznie na dynamicznych materiałach wideo, takich jak fragmenty filmów czy teledyski. Tego typu bodźce uniemożliwiają dokładne badanie emocji w neuromarketingu w przypadku materiałów statycznych, do których należą opakowania produktów, plakaty czy strony docelowe. Ponadto tradycyjna analiza neurometryczna często wpadała w pułapkę tak zwanej odwrotnej inferencji, wyciągając pochopne wnioski z samych korelacji. Rozwiązaniem tego problemu stało się wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego, które jednak wymagały znacznie bardziej kompleksowych i wiarygodnych danych.

Rola eye trackingu w badaniu

Śledzenie ruchu gałek ocznych (Eye Tracking) odgrywa kluczową rolę. Pozwala zidentyfikować, na czym uczestnik skupia uwagę. W badaniu I DARE sygnał ten rejestrowano stacjonarnym urządzeniem Tobii Spectrum. Pracowało ono z częstotliwością 150 Hz i zintegrowano je z oprogramowaniem iMotions. Urządzenie mierzyło poziome i pionowe współrzędne położenia oczu na ekranie.

Aby zapewnić najwyższą jakość danych, naukowcy użyli algorytmu MFLWMD (Gucciardi et al., 2022). Usunął on wartości odstające oraz luki w rejestracji wzroku. Następnie obliczono uśrednione pozycje punktu fiksacji. Dzięki temu eye tracking precyzyjnie łączy emocje (pobudzenie i walencję) z konkretnymi punktami na obrazie.

Procedura eksperymentalna

Naukowcy przeprowadzili rygorystyczny eksperyment laboratoryjny. Wzięło w nim udział 63 badanych w wieku od 20 do 30 lat. Kluczowy był dobór 32 bodźców wizualnych ze standaryzowanych baz IAPS oraz OASIS. Obrazy dobrano tak, aby równomiernie reprezentowały cztery kwadranty przestrzeni emocjonalnej. Uwzględniono wysoką i niską walencję oraz wyznaczone poziomy pobudzenia.

Samo badanie przebiegało według ustandaryzowanego protokołu:

  • Pomiary bazowe: Sesję rozpoczynano w stanie spoczynku z zamkniętymi oczami oraz neutralnym punktem fiksacji.
  • Prezentacja bodźców: Uczestnikom pokazywano 32 losowe bloki emocjonalne. Każdy składał się z 5 sekund czarnego ekranu oraz 5 sekund ekspozycji na zdjęcie.
  • Ocena subiektywna: Badani oceniali walencję i pobudzenie na 9-punktowej skali SAM.
  • Opracowanie danych: Sygnały (EEG, EMG, SC, PPG i eye tracking) oczyszczono z artefaktów. Zsynchronizowano je impulsami TTL i zapisano w programie MATLAB.

Przyszłość uczenia maszynowego w badaniach konsumenckich

Stworzenie tak kompleksowego zbioru danych pokazuje, że analiza zachowań rynkowych wkracza w nową erę. Połączenie ruchów oka z innymi sygnałami biologicznymi eliminuje błędy wynikające z subiektywnych deklaracji badanych. Pomiary oparte na twardych danych fizjologicznych dają projektantom i marketerom wiedzę nie tylko o tym, *co* czuje konsument, ale również *na co dokładnie* w tym momencie patrzy.

Wykorzystanie wielomodalnych zbiorów danych w połączeniu z eye trackingiem wyznacza nowy standard w analizie zachowań konsumentów. Zbiór I DARE dostarcza precyzyjnych narzędzi do obiektywnego badania emocji. Pozwala na optymalizację projektów opakowań, serwisów www oraz kampanii reklamowych bez polegania na nietrafnych deklaracjach.

Bibliografia

Bilucaglia, M., Zito, M., Fici, A., Casiraghi, C., Rivetti, F., Bellati, M., & Russo, V. (2024). I DARE: IULM Dataset of Affective Responses. Frontiers in Human Neuroscience, 18, 1347327. https://doi.org/10.3389/fnhum.2024.1347327